用于玻璃碎片测试的图像处理技术

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1、用于玻璃碎片测试的图像处理技术　　摘要碎片状态试验是钢化玻璃力学性能检验的一项内容，试验目的是为了评价安全玻璃破碎时碎片引起伤害的可能性。将计算机图像处理技术应用于玻璃碎片检验中，提出了一种玻璃碎片自动检测、识别及计算的算法。首先获取蓝光背景下玻璃碎片原图，进行灰度处理，采用sobel算子对图像进行边缘检测并滤波去噪；然后利用灰度梯度方法提取出整幅图片的高亮区域确定缝隙线，缝隙线膨胀生长后进行骨架提取；最后根据骨架标示各碎片区域进行计算。此外，同时将该算法和欧拉数计算公式相结合，应用于图像中碎片数量的计数方面，使得碎片分割和计数变得简单、快捷。实验结果表明，该算法是一种切实可行的碎片图像的分割

2、和计数方法。　　【关键词】玻璃碎片图像处理sobel算子缝隙线生长欧拉数　　为保证安全玻璃在应用和破坏时产生的伤害程度达到最小，我国对安全玻璃实行强制性质量检验制度，碎片状态试验是检验方法之一。依据中华人民共和国国家标准GB15763.2-2005《建筑用安全玻璃第2部分：钢化玻璃》、GBT5137.1-2002《汽车安全玻璃试验方法第1部分力学性能试验》、GB9656-2003《汽车安全玻璃》、GB18045-2000《铁道车辆用安全玻璃》中的规定，安全玻璃质量检验中碎片状态试验的要求是统计出规定大小区域内的碎片数，碎片的数量介于40-200块之间，每块碎片的面积大约介于0.0625-0.6

3、25cm2之间。目前，这项工作由人工来完成，效率低并影响检测结果的准确性。为此提出一种基于计算机图形学（ComputerGraphics，简称CG）的玻璃碎片图像检测与计算方法，目的是确定高亮区域，获得缝隙线，再采用新型欧拉计数方法统计碎片的数量特征。　　1图像获取及预处理　　按照国家标准中安全玻璃碎片状态试验方法的要求，使用自主研发的玻璃碎片检测装置，利用气动装置控制尖锐的重物自动敲击距离玻璃的长边缘20mm处，使玻璃破碎。并在冲击后10s后且3min内使用工业CCD相机，在蓝光背景下采集碎片图像得到彩色照片，通过采集高度与放大率计算，从中选取50mm×50mm区域图像，将其灰度化，作为玻璃

4、碎片原始灰度图像。图1即为蓝光下玻璃碎片原图，图2为玻璃碎片灰度化处理后图像。　　2边缘检测　　欲获得玻璃碎片的形状和数量，首先要描绘出图像中玻璃碎片的缝隙线，故可以把缝隙线看作目标，用O表示，把碎片的内部看作背景，用B表示。　　图2所示的预处理后图像比较均匀一致，即缝线比其邻域灰度值小，碎片内部的灰度没有太大起伏，但是整个图像的亮度不均匀，因此不能使用简单的阈值法进行边缘的提取。为了突出碎片内部（B）与缝隙线（O）的边缘区域，选择使用传统的边缘检测算子―Sobel算子来求原始灰度图像的梯度图像。　　2.1Sobel边缘算子　　图3所示的两个卷积核形成了Sobel边缘算子，图像中的每个点都用这

5、两个核做卷积，一个核对通常的垂直边缘响应最大，而另一个对水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像，Sobel边缘算子处理过的图见图4。使用Sobel算子进行边缘检测后，进行滤波平滑，以利于灰度梯度方法提取出整幅图片的高亮区域。　　2.2求梯度图像　　梯度图像也是灰度图像，使用一种常用的分割方法，将图像的灰度直方图分割成两部分，选取最佳门限使类间方差最大，从而达到两部分分离性最大的目的，确定高亮区域，找出图片中的高亮点，进行灰度重建、倒置，找出整幅图片的高亮区域。该算法处理的结果如图5所示。　　2.3缝隙线生长　　由图5可以看出，尽管目标O（缝隙线）的轮廓已

6、经呈现，但是内部并不均匀一致，缝隙线的生长算法可以将缝隙线内部变成均匀一致的区域，本文采用了二值图像作数学形态学上的开运算，将距离较近的目标区域连通起来。　　数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的。最基本的形态学运算有：腐蚀、膨胀、开、闭。形态开运算能使黑色区域首先膨胀，使缝线内部的白点去除，但缝线也变粗，接着进行一次腐蚀运算，使缝线基本恢复原来的宽度。同时，通过开运算后，边界也变得比较平滑，处理后如图6所示。　　3玻璃碎片分割　　从图6可以观察到，缝隙线上的灰度值大，碎片内部的灰度值小，可以把它假想成地形表面，每个像素的灰度代表该点的海拔高度。采取分水岭变换能够对图像进行分割。首先让每个

7、像素指向具有最小值的邻居像素，然后分别处理贮水盆地坡面的平台区域和宽分水岭区域、局部最小值区域，最后根据指入链码回溯标注各个贮水盆地。同一贮水盆地的像素即属于同一玻璃碎片。该分割算法能实现完全分割，分割效果如图7所示。　　4玻璃碎片欧拉数的计算　　本文提出一种计算图像欧拉数的公式，它只需对图像采用逐行扫描由上而下的方式扫描一次，而且每次只需使用两行数据，占用内存少。欧拉数计数公式如下：　　式中，V